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  • Stage Innovation : Ingénieur Systèmes / Intelligence Artificielle

    ALTEN
    Sèvres, France
    Found 2 weeks ago
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    German Aerospace Center (DLR)
    Braunschweig, Germany
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    Beyond Gravity
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    Braunschweig, Germany
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  • Assistant(e) du Responsable de la Gestion du Matériel – Composants F-16 (H/F)

    Sabena Engineering
    Gosselies, Belgium
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  • WERKSTUDENT MATERIAL AND PROCESS ENGINEERING (D/F/M)

    Airbus Helicopters
    Donauwörth, Germany
    Found 1 month ago
  • ATR-Apprenticeship-MAP-STRUCTURES

    Airbus Helicopters
    Toulouse, France
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  • Młodsza Konstruktorka / Młodszy Konstruktor w Dziale Technologiczności Konstrukcji – Staż

    Pratt & Whitney
    Rzeszów, Poland
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    Leonardo
    Brindisi, Italy
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    European Space Agency - ESA
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Stage Innovation : Ingénieur Systèmes / Intelligence Artificielle

ALTEN
Found 2 weeks ago
Location
Sèvres, France
Time
Part-time
Work Mode
Not disclosed
Salary
Not disclosed
Visa Help
Not disclosed
Last Verified
2 weeks ago

Education

  • Master
  • PhD

Skills & Qualifications

Technical Skills

  • modélisation multi-agents
  • techniques de simulation
  • modélisation de systèmes complexes
  • Python
  • Mesa
  • SimPy
  • modèles statistiques
  • apprentissage automatique
  • visualisation de données
  • Plotly
  • Matplotlib
  • Dash

Soft Skills

  • compétences analytiques
  • résolution de problèmes

Job Description

A la Direction de l’Innovation, nous menons des projets de recherche sur des champs d’expérimentation très larges et multi-sectoriels. Ces projets innovants, développés en équipes, sont encadrés par nos experts au sein des ALTEN Labs (IDF, Toulouse, Grenoble, Rennes et Sophia Antipolis), et tentent de répondre aux enjeux de nos clients en leur fournissant des solutions technologiques originales et disruptives. Au sein de notre Lab de Sèvres, vous serez accompagné(e) par un Pilote Innovation (Chef de projet) pour vous permettre de développer vos compétences sur les activités du projet suivant. Projet : Modélisation multi-agents pour la simulation de systèmes complexes Vous êtes passionné par l’exploitation des données et de l’Intelligence Artificielle pour transformer et façonner l’avenir de la santé ? Vous aspirez à relever des défis concrets en utilisant des analyses avancées et des technologies de pointe ? Vous contribuerez à des projets à l’intersection des données, de la modélisation prédictive et de l’Intelligence Artificielle. Votre mission consistera à utiliser la modélisation basée sur les agents et des techniques analytiques avancées pour simuler les interactions entre parties prenantes, révéler les dynamiques d’influence et prédire les tendances émergentes dans le secteur de la santé. Vous collaborerez avec une équipe de recherche pluridisciplinaire pour développer et tester des modèles représentant le comportement complexe notamment des régulateurs, fabricants et groupes industriels. Vous participerez à toutes les étapes du processus de recherche : revue de littérature, formulation d’hypothèses, conception expérimentale, collecte de données, analyse et interprétation des résultats.

Requirements

  • Étudiant(e) en dernière année d’École d’Ingénieur ou de Master, à la recherche d’un stage de fin d’études, et vous avez suivi une spécialité en Systèmes, Data Science, Intelligence Artificielle ou domaine connexe.
  • Expérience pratique en modélisation multi-agents, techniques de simulation ou modélisation de systèmes complexes fortement souhaitée.
  • Maîtrise de Python, avec connaissance de bibliothèques telles que Mesa, SimPy ou autres frameworks de simulation.
  • Compréhension des modèles statistiques et d’apprentissage automatique, notamment dans les applications de prédiction de politiques ou de modélisation comportementale.
  • Expérience avec des jeux de données non structurées liées à la réglementation, la santé est un plus.
  • Compétences en visualisation de données (Plotly, Matplotlib, Dash) pour communiquer efficacement les dynamiques du système et les résultats des modèles.
  • Solides compétences analytiques et en résolution de problèmes.

Related Field

  • AI & Machine Learning

Related Subfield

  • AI Research

Nice to Haves

  • Expérience avec des jeux de données non structurées liées à la réglementation, la santé
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